Analiza obrazu: co to jest i jak z niej korzystać

przez kim Aktualizacja: 29 czerwca 2022 r.

Analiza obrazu to potężne narzędzie do wydobywania informacji z obrazów.

Można to wykorzystać do różnych celów, od śledzenia zmian w środowisku, przez rozpoznawanie twarzy, po analizę obrazów medycznych.

W tym artykule przedstawimy krótkie wprowadzenie do analizy obrazu i sposobów jej wykorzystania. Omówimy definicję analizy obrazu, różne dostępne techniki i narzędzia oraz potencjalne zastosowania analizy obrazu.

Definicja analizy obrazu

Analiza obrazu jest narzędziem służącym do uzyskiwania wglądu cyfrowy zdjęcia. Jest powszechnie stosowany w różnych dziedzinach, takich jak medycyna, badania naukowe, nadzór, przetwarzanie obrazu i wiele innych.

Zasadniczo jest to proces zbierania danych z obrazu i analizowania danych w celu uzyskania informacji o zawartości obrazu. Analiza obrazu pomaga dostarczyć informacji o jakości lub cechach obrazu, takich jak jego rozmiar, kształt, intensywność/jasność, kolor skład lub jego rzut.

Istnieje kilka technik stosowanych w analizie obrazu, takich jak techniki transformacji przestrzennej, takie jak ekstrakcja podobrazu i przetwarzanie blokowe; techniki ekstrakcji cech, które znajdują punkty lub obszary zainteresowania za pomocą detektorów krawędzi lub algorytmów śledzenia granic; techniki klasyfikacji, które klasyfikują obiekty w kategorie; techniki segmentacji, które analizują obiekty z tła; oraz algorytmy rozpoznawania wzorców, które rozpoznają obiekty za pomocą metod statystycznych.

Używając narzędzi do analizy obrazu w aplikacjach takich jak wykrywanie obiektów i rozpoznawanie twarzy, może poprawić wrażenia użytkownika podczas korzystania z mediów cyfrowych. Możliwe jest również wykorzystanie analizy do badań naukowych w celu oceny korelacji między zdefiniowanymi granicami w ramach pojedynczego lub grupy obrazów. Wreszcie technologia ta jest również w znacznym stopniu wykorzystywana przez lekarzy różnych specjalności, w tym radiologię i patologię, do diagnozowania różnych schorzeń na podstawie zeskanowanych obrazów pobranych od pacjentów.

Rodzaje analizy obrazu

Analiza obrazu to wyodrębnianie znaczących informacji z obrazów cyfrowych. Jest to bardzo szerokie pojęcie, które obejmuje wiele różnych rodzajów zadań związanych z obrazem, w tym rozpoznawanie i identyfikację obiektów, pomiar kształtu, rozpoznawanie wzorców, analizę i klasyfikację scen.

Istnieje wiele rodzajów technik analizy obrazu; niektóre z bardziej powszechnych obejmują:
-piksel-based/Spatial Analysis – Ten typ analizy polega na ręcznym liczeniu pojedynczych pikseli lub skupisk pikseli w celu zmierzenia obszarów (rozmiar, kształt) i gęstości (rozkład).
-Analiza statystyczna — to podejście wykorzystuje metody statystyczne do oceny cech związanych z regionami obrazu, takimi jak kontrast lub jasność.
- Uczenie maszynowe/sztuczna inteligencja — algorytmy sztucznej inteligencji (AI) umożliwiają wykonywanie zaawansowanych, zautomatyzowanych zadań przetwarzania obrazu, takich jak wykrywanie obiektów lub semantyczna segmentacja przy użyciu konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN).
-Analiza tekstury — ta technika mierzy, w jaki sposób elementy obrazu są rozmieszczone względem siebie pod względem tekstury — zmiany poziomów szarości lub kolorów na dużym obszarze.
-Analiza histogramu – analiza histogramu zwykle obejmuje pomiar rozkładu statystycznego w obrazie, takiego jak kontrast, jasność, odcień i nasycenie.
- Techniki filtrowania – Techniki filtrowania obejmują operacje matematyczne na całej przetworzonej tablicy intensywności, które modyfikują niektóre części tablicy, zachowując inne. Filtry są często używane do uwydatniania krawędzi lub usuwania szumów z obrazu poprzez wygładzanie tych niepożądanych obszarów.
- Techniki transformacji Fouriera – Ta metoda wykorzystuje transformacje Fouriera, które rozkładają obrazy na kilka składowych w oparciu o zakresy częstotliwości i/lub orientacje obecne w klatce wejściowej. Pozwala to na wyizolowanie części i obiektów, które mogą mieć określone cechy w stosunku do ogólnego wyglądu innych elementów w kadrze – takie jak różnice w fakturze lub kształcie – umożliwiając łatwiejsze wykrywanie obiektów podczas procesów segmentacji.

Korzyści z analizy obrazu

Analiza obrazu jest nieocenionym narzędziem do uzyskiwania wglądu w obrazy cyfrowe. Służy do rozpoznawania wzorców, identyfikowania obiektów i wydobywania znaczących informacji z mediów. Od badań medycznych po rozpoznawanie twarzy, analiza obrazu może przynieść korzyści wielu branżom. Tutaj przyjrzymy się zaletom analizy obrazu i sposobom, w jaki można ją wykorzystać do ulepszenia różnych dziedzin.

Poprawione wrażenia klientów

Analiza obrazu może pomóc w poprawie doświadczeń klientów, umożliwiając firmom szybkie i dokładne zrozumienie preferencji klientów. Wdrażając techniki analizy obrazu, firmy mogą wykorzystywać dane z obrazów, takie jak dane demograficzne, lokalizacje i reakcje emocjonalne, aby lepiej kierować swoje reklamy lub personalizować treści dla klientów. Korzystanie z tych danych może prowadzić do lepszego zaangażowania klientów, a także zwiększenia sprzedaży dla firmy.

Analiza obrazu pomaga również firmom lepiej zrozumieć kontekst ich obrazów. Na przykład technologia rozpoznawania kolorów pozwala firmom identyfikować kolory na obrazie i określać, w jaki sposób są one powiązane z produktami lub usługami. Informacje te mogą pomóc firmom zrozumieć zachowania klientów dotyczące określonej usługi lub produktu. Ponadto firmy mogą korzystać z technologii rozpoznawania obiektów, aby identyfikować obiekty na obrazie i lepiej rozumieć preferencje klientów na podstawie preferowanych przez nich obiektów.

Wreszcie analiza obrazu umożliwia firmom szybsze zbieranie danych przy jednoczesnym zachowaniu dokładności procesu. Firmy nie muszą już ręcznie przeglądać setek obrazów, próbując określić preferencje klientów; są raczej w stanie zautomatyzować ten proces za pomocą technik analizy obrazu, które znacznie poprawiają wydajność, jednocześnie uzyskując dokładne wyniki analizy obrazów. Oznacza to, że klienci uzyskują dostęp do spersonalizowanych reklam szybciej niż kiedykolwiek wcześniej, co pozwala firmom zapewnić lepszą ogólną obsługę swoich klientów.

Zwiększona dokładność i wydajność

Analiza obrazu zapewnia firmom wiele korzyści, w tym większą dokładność i wydajność. Analizując obrazy zamiast polegać na metodach ręcznych lub tekstowych, analiza obrazu może znacznie zredukować błędy wprowadzania danych i przyspieszyć czas przetwarzania danego zadania.

Analiza obrazu eliminuje również konieczność ręcznego przesiewania dużej ilości informacji. Zamiast tego algorytm może szybko znaleźć odpowiednie dane i zidentyfikować wzorce, które będą łatwo interpretowane przez ludzi. Przyspiesza to proces podejmowania decyzji i minimalizuje potencjalne kosztowne błędy wynikające z błędu ludzkiego lub niedopatrzenia.

Ponadto analiza obrazu ułatwia szybkie identyfikowanie wzorców w niewiarygodnie dużych zbiorach danych, których ręczne przesiewanie zajęłoby tysiące roboczogodzin. To drastycznie zmniejsza koszty pracy przy jednoczesnym zwiększeniu dokładności i wydajności. Analiza obrazu umożliwia również organizacjom kwantyfikację trendów, które w przeciwnym razie mogłyby zostać przeoczone przy użyciu tradycyjnych metod, pomagając im podejmować lepsze decyzje szybciej niż kiedykolwiek wcześniej.
Wykorzystując technologię analizy obrazu, firmy mogą zminimalizować błędy wprowadzania danych i obniżyć koszty pracy, jednocześnie zwiększając dokładność i wydajność swoich działań. Prowadzi to do poprawy zdolności podejmowania decyzji i dokładniejszych wyników uzyskiwanych ze znacznie większych zbiorów danych niż te, które można by osiągnąć przy użyciu samych tradycyjnych metod.

Lepsze podejmowanie decyzji

Wykorzystanie analizy obrazu w przedsiębiorstwach do wspomagania podejmowania decyzji może prowadzić do poprawy wydajności i pomóc organizacjom w lepszym zarządzaniu zasobami. Dzięki różnym technikom i technologiom organizacja może szybko przetwarzać i analizować obrazy z różnych źródeł. To pomaga im podejmować trafne decyzje niemal natychmiast.

Analiza obrazu może pomóc organizacjom sortować, identyfikować i oceniać dane w celu ustalenia priorytetów zadań lub celów strategicznych. Pozwala również na szybką analizę skomplikowanych wzorców na obrazach, co pozwala zaoszczędzić cenny czas na zadaniach decyzyjnych wyższego poziomu. Ponadto analiza obrazu może pomóc firmom odkryć trendy lub powtarzające się problemy, które w przeciwnym razie mogłyby pozostać niezauważone.

Organizacje w coraz większym stopniu wykorzystują moc technologii analizy obrazu, takich jak sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML), do tworzenia modeli predykcyjnych, które dają im wgląd w to, co stanie się w zakresie zachowań klientów i warunków rynkowych w przyszłości. W tym momencie zespoły analityków rynkowych nieustannie skanują obrazy, które zebrały ze źródeł takich jak strony internetowe konkurencji i kanały cyfrowe. Dysponując odpowiednimi narzędziami, zespoły te mogą szybko określić, w jaki sposób klienci wchodzą w interakcje z produktami lub usługami organizacji, aby uzyskać praktyczne informacje, które zapewnią przewagę konkurencyjną nad innymi w branży.

Analiza obrazu odgrywa dziś integralną rolę w operacjach biznesowych, zapewniając organizacjom dostęp do cennych spostrzeżeń opartych na danych, które stymulują wzrost i postęp szybciej niż kiedykolwiek wcześniej.

Jak korzystać z analizy obrazu

Analiza obrazu to skuteczny sposób przetwarzania dużych ilości danych obrazu i wydobywania z nich przydatnych informacji. Analiza obrazu polega na wykorzystaniu algorytmów komputerowych do określenia znaczenia obrazu. Może być używany do różnych zadań, takich jak rozpoznawanie obiektów, rozpoznawanie twarzy i segmentacja obrazu. W tej sekcji omówimy, w jaki sposób można wykorzystać analizę obrazu i niektóre z jej zastosowań.

Segmentacja obrazu

Segmentacja obrazu to gałąź przetwarzania obrazu, w której obraz jest dzielony na wiele segmentów lub regionów, które razem składają się na cały obraz. Każdy segment reprezentuje obszar zainteresowania na obrazie i może być traktowany jako samodzielny obiekt. Celem segmentacji jest uproszczenie i/lub zmiana reprezentacji obrazu na coś, co jest bardziej znaczące i łatwiejsze do analizy. Techniki segmentacji są wykorzystywane w obrazowaniu medycznym do różnych zadań, od identyfikacji struktur anatomicznych po monitorowanie postępu choroby. Ponadto algorytmy segmentacji są kluczowymi składnikami zautomatyzowanych systemów nadzoru i mogą być wykorzystywane do zadań nawigacyjnych robotów i wykrywania obiektów.

Algorytmy segmentacji generalnie opierają się na metodach opartych na pikselach lub metodach opartych na klasyfikacji. Metody oparte na pikselach wykorzystują oznaczenia, takie jak kolor lub tekstura, do dzielenia obrazu na osobne segmenty. Alternatywnie metody oparte na klasyfikacji łączą kategorie w oparciu o cechy opisowe, takie jak kształt lub tekstura, w celu automatycznego grupowania pikseli w odpowiednie segmenty/obiekty.

Segmentacja oparta na pikselach zazwyczaj ma na celu oddzielenie obiektów na podstawie ich wartości intensywności lub kontrastu poprzez obliczenie statystyk globalnych (np. wartości średniej) dla całego regionu. Podejścia oparte na klasyfikacji często wymagają ręcznego wprowadzania danych i etykietowania, zanim algorytm zacznie działać; jednak metody te są bardzo wydajne w przypadku dużych zbiorów danych lub nieznanych typów danych, których nie można skutecznie rozdzielić przy użyciu samych wartości pikseli.

Klasyfikacja obrazu

Klasyfikacja obrazu to proces wykorzystywania algorytmów komputerowych do przewidywania i etykietowania klas na danym obrazie. W tym procesie często istnieje „zbiór” oznaczonych obrazów szkoleniowych, które służą jako dane wejściowe do algorytmu uczenia się. Na podstawie tych obrazów szkoleniowych cechy, takie jak rozmiar, kształt i kolor, są wyodrębniane z obrazu i wykorzystywane do klasyfikacji obrazu. Ta technika pozwala uzyskać dokładniejsze wyniki w porównaniu z etykietowaniem ręcznym, gdzie ludzie mogą popełniać błędy z powodu błędnej klasyfikacji lub błędów w etykietowaniu.

Mając nieznany obraz, można zastosować istniejący klasyfikator, który następnie przypisuje temu konkretnemu wejściu kategorię wyjściową zgodnie z predefiniowaną liczbą odrębnych klas. Niektóre przykłady zastosowań obejmują systemy autonomicznej jazdy samochodem, które umożliwiają rozpoznawanie obiektów, po wykrywanie twarzy w aplikacjach biometrycznych. Ponadto posiadanie dokładnych oznaczonych danych poprzez klasyfikację obrazów może zapewnić znacznie lepszy wgląd w nasze środowisko dzięki wykorzystaniu ogromnych zbiorów danych rządowych do dalszej analizy – zwłaszcza w korelacjach między typami obiektów i aplikacjami biznesowymi, takimi jak analiza handlu detalicznego lub analiza rozrywki.

Od implementacji sieci neuronowych z technikami optymalizacji GPU w celu uzyskania przetwarzania równoległego, aż po różne formy uczenia maszynowego – istnieje niezliczona ilość sposobów na trenowanie modeli AI lub stosowanie technik głębokiego uczenia w dziedzinie klasyfikacji obrazów; chociaż uczenie się bez nadzoru nadal napotyka pewne przeszkody, które powstrzymują naukowców przed pełnym wykorzystaniem ich z maksymalnym potencjałem, metody te są nadal aktywnie badane i badane. Zatem zrozumienie, jak je wdrożyć, wymaga wszechstronnego zrozumienia algorytmów widzenia komputerowego, a także solidnej wiedzy technicznej obejmującej praktyki inżynierii zaplecza, takie jak języki skryptowe, takie jak Python, do celów implementacji, a także gruntowne doświadczenie w zakresie nowych technologii, takich jak łańcuch bloków lub infrastruktura bezserwerowa wdrożenia

Wykrywanie obiektów

Wykrywanie obiektów to technologia komputerowa i technika zapewniająca dokładność analizy zbioru danych obrazu. Ta technologia wykorzystuje różne zaawansowane algorytmy do identyfikacji obiektów i ich cech na łatwych do zidentyfikowania obrazach. Odgrywa ważną rolę w wielu dziedzinach, takich jak kryminalistyka, medycyna, automatyka przemysłowa, identyfikacja twarzy i zautomatyzowane systemy kontroli.

Wykrywanie obiektów obejmuje analizę lub gromadzenie danych w celu określenia rozmiaru, kształtu i innych właściwości określonych obiektów na obrazie. Ten rodzaj analizy obrazu może obejmować identyfikację obiektów na podstawie ich koloru, tekstury, a nawet kształtów, które tworzą po złożeniu razem. Wykorzystanie modeli matematycznych i metod statystycznych znacznie ułatwia zadanie komputerom w dzisiejszych czasach.

Głównym celem jest dokładne zidentyfikowanie każdego obiektu, który pojawia się w zbiorze danych obrazu, przy użyciu przypisanych mu etykiet atrybutów. Algorytm musi zostać wcześniej przeszkolony z dużą ilością danych, w tym „dobrymi” przykładami dokładnych prognoz dotyczących cech każdego obiektu docelowego przed rozpoczęciem uczenia. Po zakończeniu szkolenia i pomyślnym prognozowaniu nastąpią fazy, takie jak wnioskowanie, w których oczekiwany wynik z danych wejściowych pokrywa się z wynikami uzyskanymi z wcześniejszych badań.

Technologia, taka jak algorytmy głębokiego uczenia się (DL), pozwala na zastosowanie wielu warstw, które razem pracują nad osiągnięciem dokładniejszych wyników w krótszym czasie, niż mogłyby zapewnić tradycyjne metody, zanim stały się dostępne w ramach tego typu konfiguracji sprzętowej stosowanej obecnie. W ostatecznym rozrachunku sprawia to, że metody wspomagane przez sztuczną inteligencję, takie jak głębokie uczenie się, są bardziej atrakcyjne niż konwencjonalne podejścia, ponieważ znacznie zmniejszają liczbę błędów, zapewniając jednocześnie wydajne metryki dokładności wykrywania obiektów, które mogą z łatwością generować dane wyjściowe również w scenariuszach w czasie rzeczywistym.

Narzędzia do analizy obrazu

Analiza obrazu to proces polegający na wydobywaniu znaczących informacji z obrazów za pomocą metod obliczeniowych. Proces ten jest wykorzystywany w różnych dziedzinach, takich jak obrazowanie medyczne, sztuczna inteligencja i teledetekcja. Na szczęście dostępnych jest wiele narzędzi do analizy obrazu, dzięki którym proces ten jest łatwiejszy i bardziej wydajny. Przyjrzyjmy się niektórym narzędziom dostępnym do analizy obrazu.

OpenCV

OpenCV to biblioteka funkcji programistycznych, których głównym celem jest wizja komputerowa w czasie rzeczywistym. Obsługuje różne systemy Windows, Linux, platformy i inne platformy programowe, dlatego jest często używany do zadań związanych z analizą i przetwarzaniem obrazów. Obszary zastosowań OpenCV obejmują: widzenie komputerowe, rozpoznawanie twarzy, identyfikację obiektów, śledzenie ruchu, segmentację i rozpoznawanie.

OpenCV oferuje szeroką gamę potężnych narzędzi, których można używać do wykonywania złożonych zadań, takich jak wykrywanie obiektów, rozpoznawanie twarzy, automatyczne wyodrębnianie cech i nie tylko. Ma aktywną społeczność, która zapewnia przyjazne dla użytkownika rozwiązania typowych problemów. Biblioteka została zaprojektowana do integracji z wieloma językami programowania, takimi jak C++, Java czy Python. Biblioteka umożliwia programistom pracę z obrazami w pożądanych przez nich językach, co znacznie skraca czas programowania. OpenCV obsługuje dowolny typ danych (takich jak obrazy w formacie 2D i 3D), co czyni go najbardziej wszechstronnym narzędziem spośród wszystkich dostępnych obecnie bibliotek do przetwarzania obrazów.

Narzędzia zawarte w OpenCV to:
-Filtrowanie obrazu
- Segmentacja obiektów
-Funkcje ekstrakcji
-Dopasowanie funkcji i klasyfikacja
- Śledzenie obiektów i analiza ruchu
-Rekonstrukcja 3D do badania obiektów

Jego narzędzia są szeroko stosowane do automatycznej kontroli wizualnej w warunkach przemysłowych ze względu na swoje korzystne cechy, takie jak niskie zużycie pamięci, szybkie działanie na większości platform (zwłaszcza wbudowanych), przenośność między systemami wykorzystującymi standardowe biblioteki, takie jak OpenMPI/MPI4Py. Jego licencja open source czyni go jeszcze bardziej atrakcyjnym dla użytkowników, którzy chcą go używać bez żadnych opłat licencyjnych lub licencji od firm lub organizacji, takich jak mathworks itp.

TensorFlow

TensorFlow to biblioteka oprogramowania typu open source służąca do opracowywania i trenowania modeli głębokiego uczenia się. Systemy głębokiego uczenia, takie jak modele analizy obrazu, składają się z wielu warstw neuronów, które przetwarzają dane wejściowe, takie jak obraz. TensorFlow umożliwia programistom łatwiejsze opracowywanie i wdrażanie najnowocześniejszych modeli głębokiego uczenia się, które można wykorzystać w przetwarzaniu wizji, języka naturalnego i innych obszarach.

Główną zaletą korzystania z TensorFlow jest to, że zapewnia łatwy sposób szybkiego i wydajnego tworzenia i wdrażania zaawansowanych modeli uczenia maszynowego. TensorFlow obsługuje również szeroką gamę aplikacji w systemach MacOS, Windows, Linux i na platformach mobilnych. A ponieważ jest to open source i ma bogate wsparcie społeczności, możesz używać istniejących narzędzi w swoim procesie programowania bez konieczności ponownego wymyślania kół lub poświęcania dodatkowego czasu na debugowanie kodu od podstaw.

Oprócz uczenia nowych modeli od podstaw, TensorFlow umożliwia również ponowne wykorzystanie wstępnie wyszkolonych modeli do transferu uczenia się lub dostrajania określonych zestawów problemów. Umożliwia to szybkie budowanie niestandardowych rozwiązań dostosowanych do konkretnych problemów przy jednoczesnym wykorzystaniu istniejącej wiedzy wbudowanej w istniejące sieci. Dysponując taką elastycznością, programiści mogą szybciej niż kiedykolwiek wcześniej rozpocząć eksperymentowanie z różnymi architekturami — uruchomienie ich z dużą dokładnością skutkuje w mgnieniu oka

Wizja Google Cloud

Google Cloud Vision to potężne narzędzie do przetwarzania obrazu, które pomaga firmom analizować obrazy i uzyskiwać cenne informacje. Opiera się na tej samej technologii, co Zdjęcia Google, dzięki czemu jest niezawodny i łatwy w użyciu. To oparte na chmurze narzędzie pozwala firmom szybko przetwarzać duże ilości obrazów, wykrywać twarze, identyfikować obiekty i wyodrębniać tekst, unikając pracy fizycznej.

Kolejną wspaniałą cechą Google Cloud Vision jest możliwość identyfikowania obiektów z szerokiej gamy kategorii, takich jak zwierzęta lub produkty. Dzięki funkcji „wykrywania logo” użytkownicy mogą łączyć się z markami takimi jak Facebook czy Instagram w celu uzyskania szczegółowych informacji o śledzeniu i analizie. Funkcja „wykrywania punktów orientacyjnych” pomaga użytkownikom błyskawicznie rozpoznawać punkty orientacyjne wokół nich i lepiej rozumieć ich lokalną kulturę.

Oprócz możliwości rozpoznawania obiektów, Google Cloud Vision zapewnia użytkownikom analizę nastrojów, a także automatyczne narzędzie do tworzenia napisów do obrazów — idealne do natychmiastowej analizy! Ponadto narzędzie to oferuje funkcje rozpoznawania twarzy, które doskonale nadają się do celów marketingowych, ponieważ z dużą dokładnością wykrywają takie atrybuty, jak wiek i płeć. Wreszcie, funkcje wyodrębniania słów kluczowych umożliwiają użytkownikom szybkie przeglądanie obrazów wejściowych i znajdowanie odpowiednich słów kluczowych, które można wykorzystać w późniejszych procesach lub aplikacjach.

Podsumowując, Google Cloud Vision to świetna opcja, gdy szukasz narzędzia do przetwarzania obrazu, które pomoże firmom analizować ich obrazy wydajniej niż kiedykolwiek wcześniej!

Wnioski

Analiza obrazu to potężne narzędzie do zbierania informacji z obrazów cyfrowych. Może być stosowany w wielu różnych dziedzinach, takich jak medycyna, motoryzacja i fotografia. Korzyści z zastosowania analizy obrazu są liczne i mogą zaoszczędzić czas, pieniądze i wysiłek. W tym artykule przyjrzeliśmy się podstawom analizy obrazu, czym jest i jakie korzyści może przynieść. Omówiliśmy również różne rodzaje analiz i najlepsze praktyki skutecznej analizy obrazu. Podsumowując, oczywiste jest, że analiza obrazu jest potężnym narzędziem do zbierania informacji i podejmowania świadomych decyzji opartych na danych.

Podsumowanie

Wybór palenia kawy zależy od preferowanego smaku i mocy oraz upodobań regionalnych. Różne palarnie oferują szeroką gamę nazw i kategorii kolorystycznych, ale generalnie jasne pieczenie będzie miało łagodniejszy smak i nieco wyższą zawartość kofeiny, podczas gdy ciemne pieczenie jest bardziej gorzkie i ma mniejszą kwasowość. Popularne rodzaje każdego z nich to Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Viennese Italian French. Niezależnie od tego, czy jesteś fanem jasnych, czy ciemnych ziaren kawy — lub gdzieś pomiędzy — pamiętaj, aby zapytać przed zakupem, aby uzyskać dokładnie to, czego szukasz!

Inne dokumenty

Wykorzystanie analizy obrazu do uzyskiwania wglądu i wyciągania wniosków z obrazów staje się coraz bardziej popularne w wielu branżach, od opieki zdrowotnej po bezpieczeństwo. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o tej technologii, skorzystaj z następujących zasobów:

Artykuły i samouczki
— „Analiza obrazu: co to jest i jak z niej korzystać” firmy Oracle
- „Wprowadzenie do analizy obrazu dla osób, które nic nie wiedzą o analizie obrazu” autorstwa Kenta Woodarda
- „8 kroków w kierunku zrozumienia analizy i przetwarzania obrazów w uczeniu maszynowym” autorstwa Victora Charpenay
Książki i publikacje
-Przetwarzanie obrazu: zasady i zastosowania autorstwa Milana Sonki i in.
-Widzenie komputerowe i maszynowe — teoria, algorytmy, praktyczność (wyd. 4) autor: ER Davies
- Cyfrowe przetwarzanie obrazu za pomocą OpenCV – Bibliografia (wersja 4.1) opracowana przez Davida Dardasa Webinaria i podcasty
— Wizja komputerowa dzięki uczeniu maszynowemu Webinar prowadzony przez Treehouse AI
- Podcast o podstawach uczenia maszynowego hostowany przez Google Cloud Platform Dostępnych jest również wiele innych książek, artykułów, seminariów internetowych, podcastów, warsztatów i innych zasobów, które mogą pomóc w lepszym zrozumieniu metodologii analizy obrazu oraz sposobów jej wykorzystania w konkretnych zastosowaniach.

Cześć, jestem Kim, jestem mamą i entuzjastką animacji poklatkowej z doświadczeniem w tworzeniu mediów i tworzeniu stron internetowych. Mam ogromną pasję do rysowania i animacji, a teraz rzucam się w świat animacji poklatkowej. Na moim blogu dzielę się z wami moją nauką.